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官方宣布IPV4已然耗尽,IPv6D风口或将到来?

急救箱 IPV4真的用完了吗? ​ IPV4真的用完了吗?其实 小兰 一点也不惊讶 ,毕竟全球人口这么多,多N的几次幂就用完了吧… 43亿个IPv4地址已分配完毕,这意味着没已经有更多的IPv4地址可以分配给ISP和其他大型网络基础设施提供商了,这样的话,恐怕有些云厂商会开始新的布局了,毕竟每次的风 ...

dujinyang 发布于 2019-11-27 16:37 评论(0)阅读(231)
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Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的?

之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别,并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍,然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理,我们只提到了维特比算法,并没有做进一步的解释,本文将对维特比算法做一个通俗的讲解,以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列。 通过阅读本文你将 ...

程序员一一涤生 发布于 2019-11-26 20:16 评论(0)阅读(217)
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地理文本处理技术在高德的演进(上)

本文就高德地图搜索的地理文本处理,介绍相关的技术在过去几年的演进。我们将选取一些点分上下两篇进行介绍,上篇主要介绍搜索引擎中一些通用的query分析技术,包括纠错,改写和省略。 ...

高德技术 发布于 2019-11-26 19:06 评论(0)阅读(259)
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AI-图像基础知识-02

[TOC] 图像坐标系     在前面的数据标注文章中讲述如何进行标注,而标注后会保留4个坐标点,那么这些坐标点如何表示在图片中的位置?要表示一个点或图形的位置,就需要涉及到坐标系的概念。今天就来了解一下图像的坐标系。一般大家首先接触到的坐标系应该是的笛卡尔坐标系,如下所示: & ...

Surpassme 发布于 2019-11-24 23:41 评论(0)阅读(91)
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【目标检测实战】目标检测实战之一--手把手教你LMDB格式数据集制作!

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式。这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作。 1 目标检测简介 【1】 目标检测主要有两个任务: 1. 判断图像中 ...

计算机视觉联盟 发布于 2019-11-24 19:45 评论(0)阅读(209)
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机器学习 TensorFlow 实现智能鉴黄

前言 最近在做一款图床服务,关注公号的小伙伴一定记得小柒曾说过,会在周末放出的,不好意思放大家鸽子了。之所以一直没敢放出,是因为鉴黄接口一直没调试好,虽然我对公号的小伙伴百分之百信任,奈何互联网鱼龙混杂,万一上传了什么不雅的图片,然后不巧被某部门发现了,我包括我的服务器域名可就彻底玩完了! 架构 如 ...

小柒2012 发布于 2019-11-24 14:27 评论(4)阅读(339)
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【tf.keras】tensorflow datasets,tfds

TensorFlow Datasets 简单介绍,使用 tfds 方便导入一些 tf.keras.datasets 中没有的数据集。 ...

wuliytTaotao 发布于 2019-11-23 22:35 评论(0)阅读(279)
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相似性度量

相似性度量 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 基于范数的度量 1.1 L1范数——Manhattan Distance(曼哈顿距离) 1.2 L2范数——Euclidean Distance(欧氏距离) 1.3 L∞范数——Cheb ...

凯鲁嘎吉 发布于 2019-11-22 14:38 评论(0)阅读(135)
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网络权重初始化方法总结(下):Lecun、Xavier与He Kaiming

[TOC] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 权重初始化最佳实践 书接上回,全0、常数、过大、过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重$w$的大小和正负缺乏先验,所以应初始化 在0附近 ,但不能为全0或常数,所以要有一定的 随机 ...

shine-lee 发布于 2019-11-21 21:42 评论(0)阅读(1042)
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卷积在图像处理中的应用

有这么一副图像,可以看到,图像上有很多噪点: 高频信号,就好像平地耸立的山峰: 看起来很显眼。 平滑这座山峰的办法之一就是,把山峰刨掉一些土,填到山峰周围去。用数学的话来说,就是把山峰周围的高度平均一下。 平滑后得到: 4.2 计算 卷积可以帮助实现这个平滑算法。 有噪点的原图,可以把它转为一个矩阵 ...

清淡不插电 发布于 2019-11-20 13:11 评论(0)阅读(71)
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《TensorFlow2深度学习》学习笔记(一)Tensorflow基础

本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程,主要依据 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 进行学习 首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tens ...

I_am_an_AI 发布于 2019-11-19 23:30 评论(0)阅读(1140)
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机器学习笔记(1) 感知机算法 之 实战篇

我们在上篇笔记中介绍了感知机的 "理论知识" ,讨论了感知机的由来、工作原理、求解策略、收敛性。这篇笔记中,我们亲自动手写代码,使用感知机算法解决实际问题。 先从一个最简单的问题开始,用感知机算法解决OR逻辑的分类。 下面我们来定义一个函数,用来判定一个样本点是否被正确分类了。由于此例中样本点是二维 ...

chandlertu 发布于 2019-11-19 15:09 评论(2)阅读(337)
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Google在Nature上发表的关于量子计算的最新进展的论文(Quantum supremacy using a programmable superconducting processor 译)— 附论文

Google 10月23日发表的量子计算方面具有里程碑式进展的论文(基于 Sycamore芯片) nature将其作为创刊150周年的首页 特朗普女儿—Ivanka Trump 及潘建伟院士等都倍加关注 翻译 ...

CoderBaby 发布于 2019-11-18 11:48 评论(0)阅读(734)
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python机器学习——逻辑回归

我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型——逻辑回归。在分类任务中,它被广泛使用 逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念: 几率(odds ratio): $$ \frac {p}{(1 p)} $$ 其中p表示样本为正例的概 ...

Xlgd 发布于 2019-11-18 10:29 评论(0)阅读(250)
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AI-图像基础知识-01

    目前人工智能 A rtificial I ntelligence主要分为两大分支: 计算机视常见: C omputer V ision,简称CV   CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术,通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别,跟踪和检测,使机器能 ...

Surpassme 发布于 2019-11-18 00:20 评论(0)阅读(160)
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Andrew Ng机器学习 一: Linear Regression

一:单变量线性回归(Linear regression with one variable) 背景:在某城市开办饭馆,我们有这样的数据集ex1data1.txt,第一列代表某个城市的人口,第二列代表在该城市开办饭馆的利润。 我们将数据集显示在可视图,可以看出跟某个线性方程有关,而此数据只有单个变量( ...

_jiandong 发布于 2019-11-17 20:47 评论(0)阅读(45)
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深入理解泛化

[TOC] 1.引言 什么是泛化呢? 先举个栗子: 小明和小李都上了高三。小明头脑机灵,一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律,而小李一门心思刷题,一套完了又一套,刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布,小明超出一本线几十分,而小李却勉强上了二本线。这是为什么呢? 原来高考试题一般 ...

云帆sc 发布于 2019-11-16 10:11 评论(0)阅读(131)
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大咖分享| 百度语义技术及应用全解

分享嘉宾:孙宇,百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人。 本文根据作者在“2019自然语言处理前沿论坛”语义理解主题的特邀报告整理而成。 本报告提纲分为以下3个部分: · 语义表示 · 语义匹配 · 未来重点工作 语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究,研究如何利用计算机对人类语言的语义进 ...

百度NLP 发布于 2019-11-14 16:38 评论(0)阅读(207)
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高精地图中地面标识识别技术历程与实践

本文将主要介绍高德在高精地图地面标识识别上的技术演进,这些技术手段在不同时期服务了高精地图产线需求,为高德地图构建高精度地图提供了基础的技术保证。 ...

高德技术 发布于 2019-11-14 15:53 评论(1)阅读(413)
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python机器学习——随机梯度下降

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent)。假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,我们都要使 ...

Xlgd 发布于 2019-11-13 22:00 评论(0)阅读(208)